PostgreSQL vs CockroachDB สำหรับความพร้อมใช้งานหลายภูมิภาค

ปัญหาที่คุณพยายามแก้คืออะไรจริง ๆ?

คำว่า “ความพร้อมใช้งานหลายภูมิภาค” ถูกใช้ในความหมายหลายแบบ การผสมเป้าหมายเหล่านั้นคือสาเหตุที่ทีมมักเลือกฐานข้อมูลผิด

ก่อนจะเปรียบเทียบ PostgreSQL กับ CockroachDB ให้เขียนลงไปว่า (1) ความล้มเหลวเฉพาะที่คุณต้องการทนได้คืออะไร และ (2) ผู้ใช้ควรสัมผัสอะไรขณะเกิดความล้มเหลวนั้น

ทีมส่วนใหญ่ไล่ตามเป้าหมายผสม ๆ ของ:

• เพิ่มเวลาทำงานเมื่อภูมิภาคล่ม (failover)
• การตอบสนองเร็วขึ้นสำหรับผู้ใช้ที่อยู่ไกลจากภูมิภาคหลัก (latency ต่ำลง)
• กฎข้อมูลที่ผูกกับภูมิศาสตร์ (locality หรือ residency)
• พฤติกรรมที่คาดเดาได้ภายใต้ภาระงาน ไม่ใช่แค่ในการทดสอบเส้นทางที่ราบรื่น

เป้าหมายร่วมกันชัดเจน: ลูกค้าที่อยู่คนละทวีปยังควรได้ผลลัพธ์ที่เร็วและถูกต้อง

ส่วนที่ยากคือ “เร็ว” กับ “ถูกต้อง” อาจขัดกันเมื่อคุณกระจายการเขียนไปหลายภูมิภาค ความสอดคล้องที่เข้มงวดมักต้องการการประสานข้ามภูมิภาค ซึ่งเพิ่ม latency การลด latency มักหมายถึงอ่านจากสำเนาใกล้มือหรือใช้การจำลองอย่างอะซิงโครนัส ซึ่งอาจทำให้การอ่านล้าหลังหรือเกิดการชนที่คุณต้องจัดการเอง

ตัวอย่างชัดเจน: ผู้ใช้ที่เยอรมนีอัปเดตที่อยู่จัดส่งแล้วเช็กเอาต์ทันที หากระบบเช็กเอาต์อ่านจาก replica ในสหรัฐฯ ที่หน่วงไปไม่กี่วินาที คำสั่งอาจใช้ที่อยู่เก่า บางผลิตภัณฑ์ยอมรับได้ด้วย UX ที่ชัดเจนและ retry บางรายการ แต่บางอย่าง (การชำระเงิน สต็อก กฎข้อบังคับ) ไม่สามารถทนได้

ไม่มีคำตอบแบบสากล สิ่งที่ใช่ขึ้นกับว่าสิ่งใดต้องไม่ผิดพลาดเด็ดขาด อะไรช้าลงได้บ้าง และทีมของคุณรับภาระปฏิบัติการแค่ไหนในทุกวัน

สองแนวทางของคำว่า “พร้อมใช้งานหลายภูมิภาค”

เมื่อคนเปรียบเทียบ PostgreSQL กับ CockroachDB เพื่อใช้งานหลายภูมิภาค พวกเขามักเปรียบเทียบสองการออกแบบที่ต่างกัน

กับ PostgreSQL การตั้งค่าทั่วไปที่สุดคือ single-primary — มีภูมิภาคหนึ่งเป็น “บ้าน” ของการเขียน ภูมิภาคอื่นรัน read replica ที่คัดลอกการเปลี่ยนแปลงจาก primary หากภูมิภาคหลักล่ม คุณ promote replica ที่อื่นแล้วชี้แอปไปยังมัน ถ้าทำดี วิธีนี้ใช้งานได้ยอดเยี่ยม แต่ระบบยังคงจัดระเบียบรอบ ๆ จุดเขียนหลักหนึ่งแห่งพร้อมแผน failover ที่ตั้งใจไว้

กับระบบ Distributed SQL เช่น CockroachDB ฐานข้อมูลถูกออกแบบให้กระจายข้อมูลและความรับผิดชอบข้ามภูมิภาคตั้งแต่วันแรก ข้อมูลถูกคัดลอกไปยังโหนดหลายตัว และคลัสเตอร์ตกลงกันเรื่องลำดับของการเขียน คุณมักจะวางข้อมูลบางอย่างให้ใกล้ผู้ใช้ในภูมิภาคต่าง ๆ ขณะยังคงมีฐานข้อมูลเชิงตรรกะเดียว

สิ่งที่เปลี่ยนสำหรับทีมแอปไม่ได้อยู่ที่ไวยากรณ์ SQL มากนัก แต่เป็นความคาดหวัง:

• Writes: การเขียนใน PostgreSQL เร็วสุดเมื่ออยู่ใกล้ primary ขณะที่ CockroachDB การเขียนมักต้องการการตกลงจากเรพลิก้าหลายตัว ซึ่งอาจรวมการยืนยันข้ามภูมิภาคด้วย
• Reads: PostgreSQL สามารถให้การอ่านท้องถิ่นจาก replica (แลกกับความเป็นไปได้ของข้อมูลเก่า) CockroachDB ให้การอ่านที่สอดคล้องได้ แต่ต้องจ่ายค่า coordination ขึ้นกับการวางข้อมูล
• Failures: Failover กับ PostgreSQL เป็นการสลับที่คุณต้องเปิดใช้งานและจัดการ ส่วน CockroachDB ถูกออกแบบมาให้ทำงานต่อได้ผ่านความผิดพลาดของบางภูมิภาค แต่ตามกฎการจำลองและ quorum ของมัน

ข้อกำหนดที่ซ่อนอยู่คือความถูกต้องระหว่างความล้มเหลว หากคุณยอมรับการอ่านที่ล้าหลังชั่วคราว หรือการหยุดเขียนสั้น ๆ ในช่วง failover PostgreSQL แบบ single-primary อาจเหมาะมาก หากต้องการให้ระบบยังคงถูกต้องและรับเขียนได้แม้ภูมิภาคหนึ่งล่ม คุณต้องยอมรับต้นทุนการประสานของฐานข้อมูลกระจาย

การรับประกันความสอดคล้อง: สิ่งที่พึ่งพาได้

ความสอดคล้อง พูดง่าย ๆ คือ เมื่อมีคนอัปเดตระเบียน คนอื่นควรเห็นความจริงเดียวกัน

กับ PostgreSQL ความสอดคล้องเข้มงวดทำได้ง่ายเมื่อแอปคุยกับ primary เพียงแห่งเดียว การอ่านและการเขียนเกิดขึ้นที่เดียวกัน ทำให้ธุรกรรมมีพฤติกรรมที่คาดเดาได้ คุณสามารถเพิ่ม replica เพื่อเร่งการอ่านในภูมิภาคอื่น แต่คุณต้องตัดสินใจว่าเมื่อไหร่ยอมรับการอ่านที่ล้าหลังได้

กับ CockroachDB และระบบ Distributed SQL อื่น ๆ ความสอดคล้องเข้มงวดเป็นไปได้เช่นกัน แต่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นเมื่อคุณกระจายข้อมูลไปยังภูมิภาคที่ไกลออกไป การเขียนที่ต้องสอดคล้องข้ามภูมิภาคต้องการการประสานระหว่างโหนด ยิ่งภูมิภาคไกลกัน การประสานยิ่งใช้เวลานาน คุณมักจะรู้สึกเป็นการเขียนช้าลงและธุรกรรมช้าลง โดยเฉพาะเมื่อธุรกรรมแตะแถวที่อยู่ต่างภูมิภาค

ทั้งสองระบบรองรับธุรกรรมแบบ serializable ได้ ความต่างคือค่าใช้จ่ายเกิดที่ไหน: PostgreSQL จ่ายส่วนใหญ่ภายในภูมิภาคเดียว ขณะที่ระบบกระจายอาจต้องจ่ายข้ามภูมิภาค

คำถามไม่กี่ข้อทำให้มองภาพได้ชัดขึ้น:

• ผู้ใช้สามารถเห็นการอ่านที่ล้าหลังบ้างได้ไหม แม้แค่ไม่กี่วินาที?
• สองภูมิภาคสามารถรับเขียนแบบอิสระได้หรือทุกการเขียนต้องตกลงกันทั่วโลก?
• ถ้าสองคนแก้ไขระเบียนเดียวกันพร้อมกันจะเกิดอะไรขึ้น คุณยอมให้เกิดความขัดแย้งหรือไม่?
• การกระทำใดบ้างต้องถูกต้องทุกครั้ง (การชำระเงิน สิทธิ์) เทียบกับที่ “รอได้” (analytics)?
• คุณต้องการความจริงแบบทั่วโลกหนึ่งเดียว หรือยอมรับ “ความจริงท้องถิ่น” สำหรับข้อมูลบางอย่างได้หรือไม่?

ความคาดหวังเรื่อง latency: ผู้ใช้จะรู้สึกอย่างไร

แบบจำลองคิดง่าย ๆ: ระยะทางเพิ่มเวลา และการประสานเพิ่มเวลาอีก ระยะทางคือฟิสิกส์ การประสานคือฐานข้อมูลรอให้โหนดอื่นตกลงก่อนจะบอกว่า “เสร็จแล้ว”

กับการตั้งค่า PostgreSQL ภูมิภาคมเดียว งานส่วนใหญ่เกิดใกล้กัน การอ่านและการเขียนมักเสร็จในหนึ่งรอบจากแอปไปยังฐานข้อมูล หากวาง read replica ในอีกภูมิภาค การอ่านจะท้องถิ่นได้ แต่การเขียนยังต้องไป primary และ replica จะล้าหลังอย่างน้อยเล็กน้อย

ในระบบกระจายอย่าง CockroachDB ข้อมูลถูกกระจายข้ามภูมิภาค ซึ่งทำให้การอ่านบางอย่างเร็วเมื่อข้อมูลใกล้ แต่การเขียนหลายรายการต้องได้รับการยืนยันจาก majority ของเรพลิก้า หากข้อมูลจำลองข้ามทวีป การเขียนง่าย ๆ อาจต้องการการรับรองข้ามภูมิภาค

อย่าให้ค่า latency เฉลี่ยหลอกคุณ ดูที่ p95 (ช้าที่สุด 5%) ผู้ใช้สังเกตการหยุดชะงักเหล่านั้น หน้าหนึ่งที่ปกติโหลดใน 120 ms แต่เดี๋ยวหนึ่งวันก็กระโดดไป 800 ms บางครั้ง จะทำให้รู้สึกไม่เสถียร แม้ค่าเฉลี่ยจะดูโอเค

“เร็ว” ขึ้นกับลักษณะงาน แอปที่เน้นเขียนมักรู้สึกต้นทุนการประสานมากกว่า แอปที่เน้นอ่านจะทำงานได้ดีเมื่อการอ่านเป็นท้องถิ่น ธุรกรรมใหญ่ ๆ เวิร์กโฟลว์หลายสเต็ป และ “hot” rows (แถวที่มีคนอัปเดตพร้อมกันมาก) มักขยายความหน่วง

เมื่อประเมิน PostgreSQL กับ CockroachDB ให้แมปการกระทำผู้ใช้หลัก (สมัคร บริการ เชิร์ช อัปเดตแอดมิน) ไปยังที่ข้อมูลอยู่และต้องให้กี่ภูมิภาคตกลงในแต่ละธุรกรรม แบบฝึกนี้ทำนายความรู้สึกของผู้ใช้ได้ดีกว่าเบนช์มาร์กทั่วไป

การแลกเปลี่ยนเชิงปฏิบัติการ: สิ่งที่คุณจะต้องดูแลวันต่อวัน

รายการฟีเจอร์สำคัญน้อยกว่าสิ่งที่ปลุกคุณขึ้นมาเวลา 2 โมงเช้าและสิ่งที่ทีมต้องทำทุกสัปดาห์

การปฏิบัติงานกับ PostgreSQL คุ้นเคยและคาดเดาได้ การทำหลายภูมิภาคมักหมายถึงคุณยังต้องดูชิ้นส่วนรองรับ: replicas เครื่องมือ failover หรือคลัสเตอร์ระดับภูมิภาคแยกต่างหากพร้อมการกำหนดเส้นทางแอป งานมักเป็นการพิสูจน์ว่าแผนทำงาน (ซ้อม failover สำรองข้อมูล) มากกว่าการปรับจูนคิวรีรายวัน

CockroachDB ดันเรื่อง multi-region ไว้ในตัวฐานข้อมูลมากขึ้น ซึ่งลดจำนวนคอมโพเนนต์ภายนอกได้ แต่ก็หมายความว่าคุณต้องเข้าใจระบบกระจาย: สุขภาพโหนด การจำลอง การปรับสมดุล และคลัสเตอร์ทำอะไรภายใต้ความเครียด

ในทางปฏิบัติ ทีมมักทำงานหลักชุดเดียวกันในทั้งสองแบบ:

• วางแผนอัปเกรดและตรวจสอบไดรเวอร์ การมอนิเตอร์ และการอัตโนมัติ
• สำรองข้อมูลและทดสอบการกู้คืน (ไม่ใช่แค่ว่ามีแบ็กอัพ)
• ซ้อม failover และจดขั้นตอน runbook ให้ชัดเจน
• สืบสวนคิวรีช้าและแยก “คิวรีไม่ดี” ออกจาก latency ข้ามภูมิภาค
• ดูการเติบโตของ storage และพฤติกรรมการคอมแพคในระยะยาว

โหมดล้มเหลวรู้สึกต่างกัน ใน PostgreSQL ภาวะภูมิภาคล่มมักกระตุ้น failover แบบตั้งใจ คุณอาจยอมรับช่วงอ่านอย่างเดียว latency สูงขึ้น หรือฟังก์ชันลดลง ในฐานข้อมูลกระจาย กรณีที่ยากคือ network split ระบบอาจปกป้องความสอดคล้องโดยปฏิเสธการเขียนบางอย่างจนกว่าจะมี quorum

การสังเกตการณ์เปลี่ยนไปด้วย ใน primary เดียว คุณมักถามว่า “ทำไมคิวรีนี้ช้า?” กับคลัสเตอร์กระจาย คุณต้องถามเพิ่มว่า “ข้อมูลนี้วางอยู่ที่ไหน และทำไมคิวรีถึงข้ามภูมิภาค?”

ต้นทุนเพิ่มขึ้นทั้งทางตรงและทางอ้อม การเพิ่มภูมิภาคเพิ่มจำนวนโหนด แต่ยังเพิ่มการมอนิเตอร์ ความซับซ้อนของเหตุการณ์ และเวลาที่ต้องอธิบายพฤติกรรม latency และการล้มเหลวให้ทีมผลิต

การเปลี่ยนสคีมาและมิเกรชันในระบบกระจาย

การเปลี่ยนสคีมา คือการอัปเดตรูปร่างของข้อมูล: เพิ่มคอลัมน์ เปลี่ยนชื่อฟิลด์ เปลี่ยนชนิดข้อมูล เพิ่มดัชนี หรือเพิ่มตารางใหม่

ใน PostgreSQL มิเกรชันอาจเร็ว แต่ความเสี่ยงมักเป็นเวลาล็อกและการบล็อกการเขียน การเปลี่ยนบางอย่างอาจเขียนทับทั้งตารางหรือถือล็อกนานกว่าที่คิด ทำให้ deploy ปกติกลายเป็นเหตุการณ์ได้ถ้าเกิดช่วงทราฟฟิคสูง

ในฐานข้อมูลกระจาย ความเสี่ยงเปลี่ยนไป แม้การเปลี่ยนแบบออนไลน์จะรองรับ แต่การเปลี่ยนต้องได้รับการตกลงข้ามโหนดและจำลองข้ามภูมิภาค การเปลี่ยน “ง่าย” อาจใช้เวลานานกว่าและต้องเฝ้าดู lag hotspot และความประหลาดใจของแผนคิวรีในแต่ละภูมิภาค

นิสัยหลายอย่างทำให้การมิเกรชันธรรมดา ๆ กลายเป็นเรื่องไม่ตื่นเต้น:

• ทำการเปลี่ยนแบบ additive ก่อน (คอลัมน์ใหม่ ตารางใหม่) สลับการอ่านและเขียนทีหลัง และลบฟิลด์เกาภายหลัง
• ให้มิเกรชันแต่ละตัวเล็กพอจะย้อนกลับได้เร็ว
• หลีกเลี่ยงการเปลี่ยนชนิดข้อมูลในที่เดิมเมื่อทำได้ ให้ backfill เข้าไปในคอลัมน์ใหม่
• ปฏิบัติต่อดัชนีเหมือนการเปิดฟีเจอร์ ไม่ใช่การปรับแต่งเร็ว ๆ
• ซ้อมมิเกรชันกับขนาดข้อมูลจริง ไม่ใช่ฐานข้อมูลทดสอบว่างเปล่า

ตัวอย่าง: คุณเพิ่ม preferred_language สำหรับผู้ใช้ใน EU — เพิ่มคอลัมน์ เขียนทั้งฟิลด์เก่าและใหม่สำหรับ release หนึ่ง ปรับ UI ให้อ่านฟิลด์ใหม่ แล้วค่อยลบของเก่า ในการตั้งค่าข้ามภูมิภาค การโรลเอาต์เป็นขั้นตอนช่วยลดความประหลาดใจเมื่อภูมิภาคต่าง ๆ ไล่ตามกันไม่เท่ากัน

ต้นทุนจริงของการไปสู่ระบบกระจายตั้งแต่เนิ่น ๆ

การเลือก PostgreSQL หรือ CockroachDB ตั้งแต่แรกไม่ใช่แค่การตัดสินใจฐานข้อมูล มันเปลี่ยนความเร็วในการส่งของคุณ ความถี่ของเหตุการณ์ในผลิต และเวลาที่ทีมใช้รักษาความเสถียรแทนการสร้างฟีเจอร์

ถ้าคุณทำเป้าหมายได้ด้วยภูมิภาคหลักเดียว อยู่กับความเรียบง่ายมักชนะในช่วงแรก คุณมีส่วนเคลื่อนไหวน้อยกว่า ความล้มเหลวชัดเจนกว่า และการดีบักเร็วกว่า การจ้างงานก็ง่ายกว่าเพราะประสบการณ์ PostgreSQL มีมาก และการพัฒนาโลคัลกับ CI มักเรียบง่ายกว่า

ทีมมักเริ่มรวมศูนย์เพราะรองรับการทำซ้ำเร็วกว่า rollback ง่ายกว่า และ performance คาดเดาได้มากกว่า การ on-call ง่ายกว่าถ้าระบบมีชิ้นเคลื่อนไหวน้อย

การไปสู่ระบบกระจายตั้งแต่เนิ่น ๆ อาจเป็นทางเลือกที่ถูกต้องเมื่อข้อกำหนดเป็นของจริงและไม่ต่อรองได้: เป้าหมาย uptime ข้ามภูมิภาคที่เข้มงวด ข้อกำหนดการเก็บข้อมูลตามกฎหมาย หรือตลาดผู้ใช้ระดับโลกที่ latency ส่งผลต่อรายได้

ภาษีความซับซ้อนปรากฏในวิธีเล็ก ๆ ที่รวมกัน: งานฟีเจอร์ใช้เวลานานขึ้นเพราะต้องพิจารณาพฤติกรรมหลายภูมิภาค การทดสอบต้องครอบคลุมโหมดความผิดพลาดมากขึ้น เหตุการณ์ใช้เวลาวิเคราะห์นานขึ้นเพราะสาเหตุรากมักเป็น timing การจำลอง หรือ consensus ไม่ใช่แค่ “ฐานข้อมูลล่ม” แม้แต่การเปลี่ยนสคีมาเบื้องต้นก็ต้องระมัดระวังมากขึ้น

กฎนิ้วโป้งที่มีประโยชน์: ยืนยันความต้องการก่อน แล้วค่อยกระจายเมื่อความเจ็บปวดวัดได้ ทริกเกอร์ที่พบบ่อยคือไม่ถึง SLO uptime ในภูมิภาคหนึ่ง ผู้ใช้ลดหลั่นเพราะ latency หรือข้อกำหนดการปฏิบัติตามที่ขัดขวางข้อตกลง

ถ้าคุณสร้างด้วยเครื่องมือเช่น AppMaster มันช่วยให้เริ่มจากการปรับใช้ที่เรียบง่าย ขณะที่คุณขัดเกลากระบวนการและโมเดลข้อมูล แล้วค่อยย้ายไปยังแผนหลายภูมิภาคเมื่อผลิตภัณฑ์และรูปแบบทราฟฟิคพิสูจน์แล้ว

วิธีเป็นขั้นตอนในการเลือกระหว่างสองระบบนี้

คำว่า “หลายภูมิภาค” จะชัดขึ้นเมื่อคุณเปลี่ยนมันเป็นตัวเลขไม่กี่ตัวและฟลว์ผู้ใช้ไม่กี่รายการ

ขั้นตอนเป็นลำดับ

1. เขียน RPO และ RTO เป็นคำง่าย ๆ ตัวอย่าง: “ถ้าภูมิภาคหนึ่งล่ม เราสูญเสียข้อมูลได้สูงสุด 1 นาที (RPO) และต้องคืนสภาพใน 15 นาที (RTO).” ถ้าคุณทนการสูญเสียการเขียนที่ commit แล้วไม่ได้ ให้เขียนไว้ชัด
2. แมปที่ตั้งผู้ใช้และทำเครื่องหมายการกระทำที่สำคัญต่อการเขียน รายการภูมิภาคและการกระทำหลัก: สมัคร บริการ เช็กเอาต์ รีเซ็ตรหัสผ่าน โพสต์คอมเมนต์ ดูฟีด ไม่ใช่ทุกการเขียนสำคัญเท่ากัน
3. กำหนดความต้องการความสอดคล้องต่อฟีเจอร์ การชำระเงิน สต็อก ยอดบัญชีมักต้องความถูกต้องสูง ฟีด analytics และ “last seen” มักยอมรับความล่าช้าได้
4. ตั้งงบประมาณ latency และทดสอบจากภูมิภาคเป้าหมาย ตัดสินใจว่า “เร็วพอ” หมายถึงอะไร (เช่น 200–400 ms สำหรับการกระทำสำคัญ) แล้ววัด RTT จากภูมิภาคที่คุณสนใจ
5. เลือกรูปแบบการปฏิบัติการที่ทีมรับได้ ซื่อสัตย์เกี่ยวกับเวลาที่ต้อง on-call ทักษะฐานข้อมูล และความทนต่อความซับซ้อน

ตัวอย่างอย่างรวดเร็ว

ถ้าผู้ใช้ส่วนใหญ่ในสหรัฐฯ และเพียงส่วนน้อยอยู่ EU คุณอาจเก็บการเขียนในภูมิภาคหลักหนึ่ง ปรับเป้าการกู้คืนให้เข้มขึ้น และเพิ่มการอ่านที่ปรับแต่งสำหรับ EU บนหน้าที่ไม่สำคัญ ถ้าฟลว์ที่หนักใน EU ต้อง UX ที่ดีกว่า ให้พิจารณาชั้นบริการใน EU หรือคิวเพื่อให้ UI ตอบสนอง แล้วกลับมาพิจารณาฐานข้อมูลเมื่อความถูกต้องในหลายภูมิภาคเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับตารางหลัก

หากคุณสร้างบน AppMaster การเก็บตรรกะใน business processes แบบภาพช่วยให้การเปลี่ยนการปรับใช้หรือกลยุทธ์ฐานข้อมูลง่ายขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

สถานการณ์ตัวอย่าง: ลูกค้าสหรัฐฯ และ EU บนผลิตภัณฑ์เดียวกัน

นึกถึง B2B SaaS ที่บัญชีมีเพื่อนร่วมงานในนิวยอร์กและเบอร์ลิน ทุกคนเห็นตั๋ว ใบแจ้งหนี้ และขีดจำกัดการใช้งานเดียวกัน การเรียกเก็บเงินเป็นเรื่องรวม ดังนั้นเหตุการณ์ชำระเงินควรมีผลทันทีต่อการเข้าถึงทั้งบัญชี

กับ PostgreSQL รูปแบบทั่วไปคือ primary ในสหรัฐฯ และ read replica ใน EU ผู้ใช้สหรัฐฯ ได้การอ่านและการเขียนเร็ว ผู้ใช้ EU อ่านท้องถิ่นได้ แต่สิ่งที่ต้องถูกต้องทันที (แผนปัจจุบัน สิทธิ์ สถานะใบแจ้งหนี้) มักต้องโดนไปที่ primary ในสหรัฐฯ ถ้า EU อ่านจาก replica คุณยอมรับว่าอาจมี lag นั่นอาจดูเหมือนแอดมินการเงินในเบอร์ลินจ่ายบิลแล้วรีเฟรชแต่ยังเห็นสถานะ “ค้างชำระ” ชั่วคราว

กับฐานข้อมูลกระจายหลายภูมิภาคอย่าง CockroachDB คุณสามารถวางข้อมูลให้ใกล้ทั้งสองภูมิภาคในขณะที่ยังคงฐานข้อมูลเชิงตรรกะเดียว แลกกับการที่การเขียนหลายอย่างและการอ่านบางอย่างต้องประสานข้ามภูมิภาค ค่า round-trip ข้ามภูมิภาคนี้กลายเป็นเส้นทางปกติ โดยเฉพาะกับเรคคอร์ดที่แชร์อย่างการตั้งค่าบัญชีและการเรียกเก็บเงิน

แผนเป็นขั้นตอนที่มักได้ผล:

• เริ่มจากภูมิภาคเดียวและ PostgreSQL primary แล้ววัดว่าผู้ใช้และการเขียนจริงอยู่ที่ไหน
• เพิ่ม read replica ใน EU สำหรับรายงานและหน้าที่ไม่สำคัญ
• ถ้าฟลว์การเขียนหนักใน EU ต้อง UX ที่ดีขึ้น ให้พิจารณาเลเยอร์บริการใน EU หรือคิวเพื่อให้ UI ตอบสนอง
• ทบทวนการเลือกฐานข้อมูลเมื่อความถูกต้องหลายภูมิภาคจำเป็นสำหรับตารางหลัก (บัญชี บิล สิทธิ์)

ถ้าคุณสร้างบน AppMaster การเก็บตรรกะไว้ใน visual business processes จะช่วยให้การเปลี่ยนแปลงพื้นที่ปรับใช้หรือกลยุทธ์ฐานข้อมูลทำได้ราบรื่นขึ้น

ความผิดพลาดทั่วไปที่ทีมมักทำ

ข้อผิดพลาดใหญ่ที่สุดคือคิดว่า “หลายภูมิภาค” คือว่าทุกคนจะเร็วขึ้นโดยอัตโนมัติ ระบบกระจายเอาชนะแรงโน้มถ่วงไม่ได้ ถ้าธุรกรรมต้องยืนยันในสองที่ที่ไกลกัน เวลารอบเดินทางจะปรากฏในทุกการเขียน

กับดักอีกอย่างคือผสมความคาดหวังเรื่องความถูกต้องโดยไม่ยอมรับมัน ทีมมักต้องการความแม่นยำสำหรับยอด เงิน สต็อก แต่จัดการส่วนอื่น ๆ ว่า “พอใช้ได้” ผู้ใช้จึงเห็นค่าหนึ่งในหน้าหนึ่งและต่างออกไปในหน้าถัดไป

รูปแบบที่ต้องระวัง:

• คาดหวังว่าการเขียนทั้งหมดจะรู้สึกท้องถิ่น แม้มันต้องการการยืนยันข้ามภูมิภาค
• ถือเอาความสอดคล้องแบบ eventual เป็นแค่รายละเอียดของ UI แล้วพบว่ามันทำให้กฎธุรกิจเสีย (เงินคืน โควตา การเข้าถึง)
• เรียนรู้ความจริงเชิงปฏิบัติการหลังจากเหตุการณ์แรก (แบ็กอัพ อัปเกรด สุขภาพโหนด ความล้มเหลวของภูมิภาค)
• ประเมินต่ำว่าต้องใช้เวลากี่นาทีเพื่อดีบักธุรกรรมช้าเมื่อ logs และข้อมูลกระจายข้ามภูมิภาค
• ถือการตัดสินใจครั้งแรกเป็นถาวรแทนวางแผนวิวัฒนาการ

มิเกรชันสมควรได้รับความสนใจเป็นพิเศษเพราะมักเกิดตอนที่ผลิตภัณฑ์โตเร็ว การเปลี่ยนสคีมาที่ง่ายในโหนดเดียวอาจเสี่ยงเมื่อมันต้องสอดคล้องข้ามหลายโหนดและภูมิภาค

ปฏิบัติต่อการเลือกฐานข้อมูลครั้งแรกเป็นก้าว ไม่ใช่โชคชะตา หากคุณสร้างด้วย AppMaster คุณสามารถทำต้นแบบตรรกะและโมเดลข้อมูลได้เร็ว ตรวจสอบ latency และพฤติกรรมความล้มเหลวจริง ก่อนจะตัดสินใจใช้สถาปัตยกรรมหลายภูมิภาค

เช็คลิสต์ด่วนก่อนตัดสินใจ

ก่อนเลือกรูปแบบ ให้กำหนดว่า “ดี” หมายถึงอะไรสำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณ การตั้งค่าหลายภูมิภาคแก้ปัญหาจริงได้ แต่ก็บังคับการตัดสินใจต่อเนื่องเกี่ยวกับ latency ความสอดคล้อง และการปฏิบัติการ

เก็บเช็คลิสต์สั้นและเฉพาะเจาะจง:

• ระบุ 3 การกระทำผู้ใช้สำคัญ (เช่น: ลงชื่อ เข้าใช้ เช็กเอาต์ อัปเดตระเบียนที่แชร์) และที่ตั้งของผู้ใช้เหล่านั้น
• ตัดสินใจว่าสิ่งใดต้องสอดคล้องเข้มข้นข้ามภูมิภาค และสิ่งใดยอมรับความล่าช้าได้
• เขียนเรื่องความล้มเหลวเป็นประโยคง่าย ๆ: “ถ้าภูมิภาค X ล่ม 1 ชั่วโมง ผู้ใช้ในภูมิภาค Y ยังคงทำ A และ B ได้ แต่ไม่สามารถทำ C”
• กำหนดเจ้าของสำหรับแบ็กอัพ การทดสอบกู้คืน อัปเกรด และมอนิเตอร์
• ร่างแผนการเปลี่ยนสคีมาที่รักษาแอปให้เข้ากันได้ผ่านการปล่อยเป็นขั้น

ถ้าคุณสร้างด้วยแพลตฟอร์ม no-code อย่าง AppMaster การใส่เช็คลิสต์นี้เข้าไปในโน้ตการสร้างช่วยให้โมเดลข้อมูล ตรรกะธุรกิจ และขั้นตอนการโรลเอาต์สอดคล้องเมื่อความต้องการเปลี่ยน

ขั้นตอนถัดไป: ทดสอบสมมติฐานแล้วเลือกเส้นทางการสร้าง

ทีมส่วนใหญ่ไม่จำเป็นต้องใช้ฐานข้อมูลกระจายตั้งแต่วันแรก พวกเขาต้องการพฤติกรรมที่คาดเดาได้ การปฏิบัติการที่เรียบง่าย และทางชัดเจนในการเติบโต

การตัดสินใจมักลงที่คำถามเดียว: คุณต้องการการเขียนที่ถูกต้องและใช้งานได้จริงในหลายภูมิภาคสำหรับ workflow หลักหรือไม่?

• ถ้าคุณสามารถเก็บภูมิภาคหลักเดียวและใช้ replica แคช หรือสำเนาอ่านอย่างเดียวที่อื่น PostgreSQL มักเป็นทางเลือกที่ดี
• ถ้าคุณต้องการการเขียนหลายภูมิภาคที่มีความสอดคล้องเข้มงวด ระบบ Distributed SQL อาจเหมาะ แต่ต้องยอมรับ latency ที่สูงขึ้นและความซับซ้อนในการปฏิบัติการ

วิธีปฏิบัติที่ใช้ได้จริงเพื่อลองทดสอบการตัดสินใจคือ proof ขนาดเล็กโดยใช้ workflow จริง

แผนทดสอบเล็ก ๆ (1–2 วัน)

• วัด p95 latency จากแต่ละภูมิภาคที่คุณสนใจ (อ่านและเขียน)
• จำลองโหมดความผิดพลาดหนึ่งแบบ (ปิดโหนด บล็อกภูมิภาค หรือปิดการจราจรข้ามภูมิภาค) แล้วจดว่าสิ่งใดพัง
• รันธุรกรรมสำคัญ 2–3 อย่างแบบ end-to-end (สมัคร เช็กเอาต์ อัปเดตโปรไฟล์) และสังเกต retry timeout และ error ที่ผู้ใช้เห็น
• ลองเปลี่ยนสคีมาตัวอย่างหนึ่งที่คาดว่าจะทำบ่อย (เพิ่มคอลัมน์ เพิ่มดัชนี) จับเวลาและจดว่ามันบล็อกอะไรบ้าง

หลังจากนั้น เขียนความเป็นเจ้าของข้อมูล ระบุภูมิภาคไหน “เป็นเจ้าของ” ระเบียนลูกค้า ตารางไหนต้องสอดคล้องแบบเข้มข้น ตารางไหนทน eventual consistency ได้ และตัดสินใจว่าอะไรจะเป็นทริกเกอร์ให้ย้ายภายหลัง วิธี backfill และ rollback เป็นอย่างไร

เส้นทางการสร้างที่พบบ่อยคือเริ่มที่ PostgreSQL รักษาสคีมาให้สะอาด (คีย์หลักชัดเจน ลด hotspot การเขียนข้ามตาราง) และออกแบบให้ข้อมูลเฉพาะภูมิภาคแยกได้ง่ายเมื่อขยาย

ถ้าคุณใช้ AppMaster คุณสามารถแมปสคีมาใน Data Designer และสร้างแอป production-ready เพื่อปรับใช้บนคลาวด์ขณะตรวจสอบว่าการเขียนหลายภูมิภาคจำเป็นจริงหรือไม่ หากอยากสำรวจแนวทางนี้ AppMaster บน appmaster.io ช่วยให้ต้นแบบสแต็กทั้งหมด (แบ็กเอนด์ เว็บ และมือถือ) โดยไม่ต้องผูกมัดกับสถาปัตยกรรมหลายภูมิภาคตั้งแต่แรก